从零开始用 Python 构建一个简单的神经网络

线性可分数据集

正如我们在机器学习教程的前一章中所展示的，仅由一个感知器组成的神经网络足以分离我们的示例类。当然，我们精心设计了这些类以使其工作。有许多类集群，对于它们不起作用。我们将查看其他一些示例，并将讨论无法分离类的情况。
我们的类是线性可分的。线性可分性在欧几里得几何中有意义。两组点（或类）称为线性可分的，如果平面中至少存在一条直线，使得一类的所有点都在直线的一侧，而另一类的所有点都在另一侧边。
更正式的：
如果两个数据簇（类）可以通过线性方程形式的决策边界分开
∑一世=1nX一世⋅瓦一世=0
它们被称为线性可分。
否则，即如果这样的决策边界不存在，则这两个类被称为线性不可分。在这种情况下，我们不能使用简单的神经网络。
AND 函数的感知器
在我们的下一个示例中，我们将用 Python 编写一个神经网络，它实现逻辑“与”函数。它按以下方式为两个输入定义：
输入1输入2输出000010100111
我们在上一章中了解到，具有一个感知器和两个输入值的神经网络可以解释为决策边界，即划分两个类别的直线。我们要在示例中分类

从零开始用 Python 构建一个简单的神经网络最先出现在Python成神之路。